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J-GLOBAL ID：201902287474953096   整理番号：19A0469773

DYNASLAM:動的シーンにおける追跡,マッピング,および修復【JST・京大機械翻訳】

DynaSLAM: Tracking, Mapping, and Inpainting in Dynamic Scenes

著者 (4件)： Bescos Berta (Instituto de Investigacion en Ingenieria de Aragon (I3A), Universidad de Zaragoza, Zaragoza, Spain) ,  Facil Jose M. (Instituto de Investigacion en Ingenieria de Aragon (I3A), Universidad de Zaragoza, Zaragoza, Spain) ,  Civera Javier (Instituto de Investigacion en Ingenieria de Aragon (I3A), Universidad de Zaragoza, Zaragoza, Spain) ,  Neira Jose (Instituto de Investigacion en Ingenieria de Aragon (I3A), Universidad de Zaragoza, Zaragoza, Spain)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 3  号： 4  ページ： 4076-4083  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シーン剛性の仮定はSLAMアルゴリズムにおいて典型的である。このような強い仮定は,サービスロボットや自律車両のようないくつかの関連アプリケーションの目標である,人口の多い実世界環境におけるほとんどの視覚SLAMシステムの使用を制限する。本レターでは,ORB-SLAM2上に構築し,動的オブジェクト検出と背景修復の能力を追加する,DynaSLAM,視覚SLAMシステムを提示した。DynaSLAMは,単眼,立体,およびRGB-D構成のための動的シナリオにおいてロバストである。多視点幾何学,深い学習,あるいは両者によって移動物体を検出することができる。シーンの静的マップを持つことにより,このような動的オブジェクトにより隠蔽されたフレーム背景を修復することができる。公開単眼,立体,およびRGB-Dデータセットにおけるシステムを評価した。提案した方法の限界を評価するために,いくつかの精度/速度トレードオフの影響を調べた。DynaSLAMは,高度に動的なシナリオにおける標準視覚SLAMベースラインの精度より優れている。また,それはシーンの静的部分の地図を推定し,それは実世界環境における長期的応用のために必要である。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  幾何学 ,  基準線 ,  移動体 ,  単眼 ,  応用プログラム ,  ロバスト性 ,  剛性
準シソーラス用語： RGB-D ,  物体検出 ,  自律性 ,  サービスロボット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  音声処理  (JE05000E) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： シーン ,  追跡 ,  マッピング ,  修復